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AI結(jié)合電商、廣告應(yīng)用發(fā)展飛速!AI+教育暫處最底位!2023中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜

來(lái)源:易觀智慧院      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2023/12/20      主題:其他   [加盟]

技術(shù)局限尚需突破方能釋放更大價(jià)值

• 知識(shí)更新與自主學(xué)習(xí)能力,目前大語(yǔ)言模型仍然為靜態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)范式,無(wú)法實(shí)現(xiàn)新知識(shí)的快速學(xué)習(xí)與迭代,尤其是涉及到時(shí)效數(shù)據(jù)與專有數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下存在 障礙,OpenAI正在通過(guò)Plugins生態(tài)來(lái)突破這一局限

• 垂直L域泛化能力,通用任務(wù)的不錯(cuò)能力已經(jīng)顯現(xiàn),但是進(jìn)入垂直細(xì)分L域與知識(shí)體系下,大模型的性能與泛化能力仍然需要增強(qiáng),行業(yè)大模型訓(xùn)練是當(dāng)前挑戰(zhàn)的 破局之道之一

• 長(zhǎng)期記憶能力,目前正在通過(guò)增大上下文容量、數(shù)據(jù)向量化,以及AI agent等多種方式探索突破

巨大的模型訓(xùn)練與推理算力等成本拉低效益比

• 訓(xùn)練與微調(diào)成本,該訓(xùn)練成本僅針對(duì)企業(yè)應(yīng)用基礎(chǔ)模型結(jié)合行業(yè)知識(shí)與數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練與微調(diào)的成本,并非基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練成本,與上述“垂直L域泛化能力”相 對(duì)應(yīng),該成本仍然為行業(yè)知識(shí)壁壘顯著的企業(yè)需要承擔(dān)的成本,開(kāi)源基礎(chǔ)模型在一定程度上可以降低這一階段的訓(xùn)練成本

• 推理成本,大模型在參數(shù)體量巨大的情況下,仍然存在較G的推理成本,這方面可以通過(guò)模型壓縮與剪枝等技術(shù)的發(fā)展進(jìn)一步降低

• 模型能力與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適應(yīng)成本,這部分成本雖然由于人機(jī)交互方式的變化顯著降低,但是前期仍然需要考慮提示工程在特定場(chǎng)景的磨合成本

安全合規(guī)可信應(yīng)用底線尚需剛性保障

• 模型安全與可控制性問(wèn)題,這是人工智能普遍面臨的問(wèn)題,大模型并不能幸免,包括模型攻防、數(shù)據(jù)注入等問(wèn)題;同時(shí),模型能力來(lái)自于“涌現(xiàn)”,需要進(jìn)行模型 能力,尤其是生成結(jié)果的可控制,方能進(jìn)入到生產(chǎn)環(huán)境

• 對(duì)齊問(wèn)題,既包括人工智能與人類社會(huì)價(jià)值觀保持一致,也包括與不同價(jià)值觀,不同類型企業(yè)經(jīng)營(yíng)以及商業(yè)法則相匹配等,前者為關(guān)鍵,這也是目前為關(guān) 注的AI不受控制的風(fēng)險(xiǎn)之一,目前在通過(guò)RLHF與RLAIF不同方式來(lái)實(shí)現(xiàn)

• 隱私與數(shù)據(jù)安全問(wèn)題,無(wú)論是大模型的訓(xùn)練推理,還是對(duì)話應(yīng)用的過(guò)程中,都存在過(guò)多的隱私暴露與數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn),這有賴于技術(shù)突破和監(jiān)管合規(guī)的進(jìn)一步建立


附件:AI結(jié)合電商、廣告應(yīng)用發(fā)展飛速!AI+教育暫處底位!2023人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜






2023語(yǔ)義增強(qiáng)可編程知識(shí)圖譜SPG白皮書(shū)

詳細(xì)介紹SPG框架的設(shè)計(jì)原理,技術(shù)模塊和應(yīng)用案例,為讀者提供一個(gè)全面了解SPG框架的機(jī)會(huì),并激發(fā)更多的討論和合作,推動(dòng)知識(shí)圖譜技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用

2023 中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)--人工智能原理

分析了人工智能的根本科學(xué)問(wèn)題,揭示了人工智能科學(xué)是人類科學(xué)技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果,分析了人工智能科學(xué)是現(xiàn)有科學(xué)體系所不足于支撐的重大科學(xué)問(wèn)題

2023中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)《人工智能+藝術(shù)》--AI+Art

梳理研究AI與視覺(jué)藝術(shù)結(jié)合的應(yīng)用案例和藝術(shù)作品,為全面更新數(shù)字藝術(shù)發(fā)展模式,實(shí)現(xiàn)數(shù)字藝術(shù)產(chǎn)業(yè)新格局提供參考,助力推動(dòng)AI藝術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的成果轉(zhuǎn)化

AI大模型市場(chǎng)研究報(bào)告(2023)邁向通用人工智能,大模型拉開(kāi)新時(shí)代序幕

伴隨基于大模型發(fā)展的各類應(yīng)用的爆發(fā),生成式 AI,為用戶提供突破性的創(chuàng)新機(jī)會(huì),打破了創(chuàng)造和藝術(shù)是人類專屬領(lǐng)域的局面,大模型擁有了不斷學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)的基因

深圳2023人工智能發(fā)展白皮書(shū)-人工智能產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用場(chǎng)景

中小學(xué)階段的人工智能課程報(bào)告-人工智能課程的重點(diǎn)考慮因素

報(bào)告介紹了現(xiàn)有的9個(gè)基礎(chǔ)教育階段人工智能課程模塊和3大課程類別,第一類為人工智能基礎(chǔ),第二類為倫理與社會(huì)影響,第三類為理解、使用和開(kāi)發(fā)人工智能課程

2023人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)將如何改變職場(chǎng)世界報(bào)告-人才獲取的嶄新時(shí)代

沉浸式技術(shù)和人工智能已經(jīng)在改變傳統(tǒng)的工作場(chǎng)所,并預(yù)示著人才獲取的嶄新時(shí)代的來(lái)臨,借助AI助手進(jìn)行招聘工作,并獲取更多數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技能提升和再培訓(xùn)

計(jì)算光學(xué)成像-十大科技趨勢(shì)

計(jì)算光學(xué)成像是一個(gè)新興多學(xué)科交叉領(lǐng)域,通過(guò)多維度獲取或編碼光場(chǎng)信息,為傳感器設(shè)計(jì)遠(yuǎn)超人眼的感知新范式,深度挖掘光場(chǎng)信息

軟硬融合云計(jì)算體系架構(gòu)-十大科技趨勢(shì)

以云基礎(chǔ)設(shè)施處理器CIPU為中心的全新體系架構(gòu),通過(guò)軟件定義,硬件加速在保持云上應(yīng)用開(kāi) 發(fā)的高彈性和敏捷性同時(shí),帶來(lái)云上應(yīng) 用的全面加速

Chiplet 的互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)將逐漸統(tǒng)一,重構(gòu)芯片研發(fā)流程

Chiplet把傳統(tǒng)的SoC分解為多個(gè)芯粒模塊,將這些芯粒分開(kāi)制備后再通過(guò)互聯(lián)封裝形成一個(gè)完整芯片,可以顯著降低成本,并實(shí)現(xiàn)一種新形式的 IP 復(fù)用

多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型-十大科技趨勢(shì)

來(lái)自于CLIP和BEiT-3的突出技術(shù)進(jìn)展,基于多領(lǐng)域知識(shí),構(gòu)建統(tǒng)一的,跨場(chǎng)景,多任務(wù)的多模態(tài)基礎(chǔ)模型已成為人工智能的重點(diǎn)發(fā)展方向,實(shí)現(xiàn)圖像文本音頻統(tǒng)一知識(shí)表示

中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)團(tuán)體技術(shù)報(bào)告《人工智能模型風(fēng)險(xiǎn)管理框架》

第一級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級(jí)方法/流程;第二級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)明確模型分級(jí)原則方法和操作要求
 
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